Malatya Turgut Özal University Institutional Repository
Not a member yet
4072 research outputs found
Sort by
Fear of Death and Sleep Quality in the Aftermath of an Earthquake
No full textPURPOSE: To examine fear of death and disruption in sleep patterns in individuals who have experienced an earthquake. METHOD: A descriptive and relationship-oriented study was performed with 322 individuals who experienced the February 6, 2023, earthquake in Turkey. Data were collected between February 20 and May 15, 2023. A personal information form, the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and Death Anxiety Scale (DAS) were used for data collection. RESULTS: Participants'mean DAS score was 7.96 (SD = 1.05), and mean PSQI score was 8.74 (SD = 4.06). Statistically significant relationships were found between sex, marital status, and mean DAS score, and these variables accounted for 11.7% of the total variance. Similarly, statistically significant relationships were found among economic status, relationship to person trapped under the rubble, financial loss from the earthquake, and mean PSQI score, accounting for 11.3% of the total variance. Women and married people had greater fear of death, and those with good economic status, whose family members were buried under rubble, and who experienced financial loss as a result of the earthquake had lower sleep quality. CONCLUSION:The earthquake led to moderate fear of death and poor sleep quality among participants. Findings highlight the need for targeted support for vulnerable groups following disasters. [Journal ofPsychosocial Nursing and Mental Health Services, 63(2), 45-54.
Investigation of electricity production in solar power plants in Turkey and modeling it in artificial intelligence
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Disiplinlerarası Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim DalıGünümüzde nüfus artışı ve teknolojik gelişmelerin bir sonucu olarak enerjiye olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Artan enerji ihtiyacı insanları alternatif enerji kaynaklarına yöneltmiştir. Bu bağlamda çevre dostu güneş enerjisi günümüzde önem kazanmaktadır. Güneş enerjisi teknolojisinin gelişmesiyle birlikte; Güneş ışınları fotovoltaik paneller tarafından toplanarak elektrik enerjisine dönüştürülür. Bu sayede enerji ihtiyacımızın büyük bir kısmını çevre dostu bir şekilde karşılayabiliyoruz. Çalışmamızda Türkiye'de belirli illerin farklı günlerde değişen iklim koşullarına bağlı olarak üretilen elektrik miktarları, güneş enerjisi santrallerinden saha çalışmaları sonucunda yapılan ölçümlerden elde edilmiştir. Geleceğe ışık tutacak bir model oluşturmak ve alınan ölçümlerin doğruluğunu belirlemek amacıyla fotovoltaik panellerin üreteceği gücü sıcaklık, nem, rüzgâr ve ışınım değeri gibi parametrelere bağlı olarak tahmin etmek üzere yapay zekâ algoritması eğitildi. Bu araştırmalar sonucunda Türkiye'deki güneş enerjisi santralleri arasında sahadan alınan ölçümler ve oluşturulan modeller açısından en iyi sonuçlar Mardin ilinde elde edilmiştir. Model, Mardin ilindeki günlük verilerin %98'ine yaklaştı. Çalışmamızda iklim değişkenliğinin güneş enerjisinin faydalı ve verimli kullanımına etkisi, güneş enerjisi santrallerinde saha çalışmaları sonucunda yapılan ölçümlerin verimini etkileyen faktörler ve üretilen enerji verilerinin yapay zekâ ile modellenmesi konuları ele alınmıştır. Çalışmamızda bunların birleştirilmesi ve yorumlanması, bölgedeki güneş enerjisi santrallerinin kapasiteleri ile ilgili literatüre büyük katkı sağlayacaktır. ANAHTAR KELİMELER: Fotovoltaik panel, Yapay zekâ, Makine öğrenmesi, Verim, EnerjiToday, as a result of population growth and technological developments, the need for energy is increasing day by day. The increasing need for energy has led people to alternative energy sources. In this context, environmentally friendly solar energy is gaining importance today. With the development of solar energy technology; Sun rays are collected by photovoltaic panels and converted into electrical energy. In this way, we can meet a large part of our energy needs in an environmentally friendly way. In our study, the amount of electricity produced depending on the changing climatic conditions of certain provinces in Turkey on different days was obtained from the measurements made as a result of field studies from solar power plants. In order to create a model that will shed light on the future and to determine the accuracy of the measurements taken, an artificial intelligence algorithm was trained to predict the power generated by photovoltaic panels depending on parameters such as temperature, humidity, wind and radiation value. As a result of these studies, the best results were obtained in Mardin province in terms of measurements taken from the field and the models created among the solar power plants in Turkey. The model approached 98% of the daily data in Mardin province. In our study, the effect of climate variability on the beneficial and efficient use of solar energy, factors affecting the efficiency of measurements made as a result of field studies in solar power plants and modeling of energy data produced with artificial intelligence are discussed. Combining and interpreting these in our study will make a great contribution to the literature on the capacities of solar power plants in the region. KEYWORDS: Photovoltaic panel, Artificial intelligence, Machine learning, Efficiency, Energy
A bibliometric analysis of academic studies focusing on user reviews in the field of business
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, İşletme Ana Bilim DalıKüreselleşen dünyada teknolojik gelişmelerin hedefinde tüketiciler vardır. Onların istek ve beklentileriyle pazar şekillenmektedir. Pazarda yer alan ürün ve hizmetlerin hızla artması tüketicilerde bir kafa karışıklığı yarattığı gibi işletmeler içinde rekabet avantajı elde etmek ve müşteri sadakati sağlamayı önemli kılmıştır. Uluslararası pazarda artan rekabet oranı işletmeler için kullanıcı yorumlarını önemli bir geribildirim kaynağı kılmıştır. Müşteriler genellikle aldıkları ürün ya da hizmetlerle ilgili bu deneyimlerine ait yorumlarını çevrimiçi sosyal medya platformlarından veya online alışveriş sitelerinden paylaşmaktadırlar. Bu durum internet ve sosyal medya platformlarının işletmeler üzerinde etkisini arttırmakta akademik camiada kullanıcı yorumlarına ilişkin yönelim oluşmaktadır. Bibliyometrik analiz, konuyla ilgili bilimsel çalışmalardaki verileri bizlere sayılaştırarak konuyu ilişkin trendleri analiz etmememize katkı sunmaktadır. Literatürdeki bu çalışmalar arasında hangisinin en verimli olduğunu, hangi ülkenin alana daha çok katkı sunduğunu, hangi anahtar kelimelerin en sık kullandığını ve öne çıktığını belirlememize yardımcı olmaktadır. Kullanıcı yorumları, tüketicilerin ürün veya hizmetlere verdikleri gösteren önemli verilerdir. Bu yorumlar sayesinde işletmeler müşterilerden aldıkları geribildirimler sayesinde ürün veya hizmetlerde iyileştirmeye giderek gelişen bu süreçlere en efektif şekilde optime olmalarını sağlamaktadır. Bu çalışmada pazarlama kavramı ve konuyla ilişkili bazı temel kavramlara yer verilecektir. İşletme alanına yönelik kullanıcı yorumlarına odaklanan akademik çalışamaların bibliyometrik analizi incelenecek olup araştırma yönleri vurgulanmak istenmektedir. Bununla beraber bu alandaki mevcut durum ve gelecekteki çalışmalara yönelik yeni öneriler sunulması amaçlanmaktadır. Çalışmada ilk olarak pazarlama kavramlarına yer verilecektir, daha sonrasında akademik bir veri tabanı olan Web of Science üzerinden işletme alanında kullanıcı yorumları konusunda makalelerin bibliyometrik analizi Vosviewer 1.6.20 paket programı kullanılarak Görsel Haritalama Yöntemi ile gerçekleşmektedir. Yapılan analizlerde çalışmalar değerlendirilip öneriler sunmak hedeflenmektedir. Özet Küreselleşen dünyada teknolojik gelişmelerin hedefinde tüketiciler vardır. Onların istek ve beklentileriyle pazar şekillenmektedir. Pazarda yer alan ürün ve hizmetlerin hızla artması tüketicilerde bir kafa karışıklığı yarattığı gibi işletmeler içinde rekabet avantajı elde etmek ve müşteri sadakati sağlamayı önemli kılmıştır. Uluslararası pazarda artan rekabet oranı işletmeler için kullanıcı yorumlarını önemli bir geribildirim kaynağı kılmıştır. Müşteriler genellikle aldıkları ürün ya da hizmetlerle ilgili bu deneyimlerine ait yorumlarını çevrimiçi sosyal medya platformlarından veya online alışveriş sitelerinden paylaşmaktadırlar. Bu durum internet ve sosyal medya platformlarının işletmeler üzerinde etkisini arttırmakta akademik camiada kullanıcı yorumlarına ilişkin yönelim oluşmaktadır. Bibliyometrik analiz, konuyla ilgili bilimsel çalışmalardaki verileri bizlere sayılaştırarak konuyu ilişkin trendleri analiz etmememize katkı sunmaktadır. Literatürdeki bu çalışmalar arasında hangisinin en verimli olduğunu, hangi ülkenin alana daha çok katkı sunduğunu, hangi anahtar kelimelerin en sık kullandığını ve öne çıktığını belirlememize yardımcı olmaktadır. Kullanıcı yorumları, tüketicilerin ürün veya hizmetlere verdikleri gösteren önemli verilerdir. Bu yorumlar sayesinde işletmeler müşterilerden aldıkları geribildirimler sayesinde ürün veya hizmetlerde iyileştirmeye giderek gelişen bu süreçlere en efektif şekilde optime olmalarını sağlamaktadır. Bu çalışmada pazarlama kavramı ve konuyla ilişkili bazı temel kavramlara yer verilecektir. İşletme alanına yönelik kullanıcı yorumlarına odaklanan akademik çalışamaların bibliyometrik analizi incelenecek olup araştırma yönleri vurgulanmak istenmektedir. Bununla beraber bu alandaki mevcut durum ve gelecekteki çalışmalara yönelik yeni öneriler sunulması amaçlanmaktadır. Çalışmada ilk olarak pazarlama kavramlarına yer verilecektir, daha sonrasında akademik bir veri tabanı olan Web of Science üzerinden işletme alanında kullanıcı yorumları konusunda makalelerin bibliyometrik analizi Vosviewer 1.6.20 paket programı kullanılarak Görsel Haritalama Yöntemi ile gerçekleşmektedir. Yapılan analizlerde çalışmalar değerlendirilip öneriler sunmak hedeflenmektedir.Summary In the globalizing world, consumers are the target of technological developments. The market is shaped by their demands and expectations. The rapid increase in products and services in the market creates confusion among consumers and makes it important for businesses to gain competitive advantage and ensure customer loyalty. Increasing competition in the international market has made user comments an important source of feedback for businesses. Customers generally share their comments about their experiences with the products or services they purchased on online social media platforms or online shopping sites. This situation increases the impact of internet and social media platforms on businesses and creates a trend towards user comments in the academic community. Bibliometric analysis helps us analyze the trends related to the subject by quantifying the data in scientific studies on the subject. It helps us to determine which of these studies in the literature is the most productive, which country contributes more to the field, and which keywords are used most frequently and stand out. User comments are important data showing what consumers give to products or services. Thanks to these comments, businesses are able to optimize their products or services in the most effective way, thanks to the feedback they receive from customers. In this study, the concept of marketing and some basic concepts related to the subject will be included. Bibliometric analysis of academic studies focusing on user comments in the field of business will be examined and research aspects are emphasized. In addition, it is aimed to present new suggestions for the current situation and future studies in this field. In the study, marketing concepts will be included first, and then bibliometric analysis of articles on user comments in the field of business on Web of Science, an academic database, is carried out with the Visual Mapping Method using the Vosviewer 1.6.20 package program. The analysis aims to evaluate the studies and offer suggestions
Hybrid Content-Based Image Retrieval System for a Comprised 27-Class Euphorbia Seed Dataset Using Deep Feature Fusion
No full textContent-based Image Retrieval (CBIR) systems have been used frequently in recent years, along with developing technology. Especially in large datasets, retrieval-based systems produce more successful results. This study created a dataset consisting of 27 different Euphorbia seed types belonging to the same genus. It is difficult for Convolutional Neural Network (CNN) architectures to produce successful results in the created dataset. In addition, the high computational and memory requirements of CNN architectures have further increased the need for CBIR systems in large datasets. Therefore, a hybrid retrieval system was developed to make inferences from 27 different seed images. In the developed system, feature extraction was performed using Darknet53, Xception, and Densenet201 architectures. These extracted features were concatenated to bring together different features of the same image. Then, unnecessary features were eliminated from the combined features with the Neighborhood Component Analysis (NCA) method. The cosine similarity measurement metric was used to measure the similarity between the query image and other images. Precision-recall curves and Average Precision (AP) metrics were used to measure the performance of the proposed retrieval-based system. In the study, an average AP value of 0.96809 was obtained. The morphology of the seeds is a critical characteristic of Euphorbia, and this work has validated the artificial intelligence methodology
Collaborative control of two robots using unity 3D environment
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim DalıRobot, mekanik sistemler ile ilgili kontrol ve algılama sistemleriyle algoritmalar oluşturularak çalışan mekanizmalardır. Günlük hayatımızı kolaylaştırmamıza yardımcı olan, kendilerine verilen komutları sırasına göre yerine getiren mekanizmalar topluluğudur. Robotlar aldığı komutu algılama, planlama ve eylem süreçlerinden geçirerek uygular. Uzaktan bir kumanda veya günümüzde cep telefonlarımıza indirilebilen uygulamaları sayesinde robotları uzaktan takip edebilmekteyiz. Robotlar günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte birçok alanda kullanılmaktadır. Örneğin restoranlarda, mağazalarda, hastanelerde kullanılmaktadır. Robotlar, çoğunlukla endüstri alanında kullanılmaktadır. Üretim sektöründe ağır çalışma koşulları nedeniyle işçi sağlığı ve güvenliği için endüstriyel robotlardan faydalanmaktadır. Bu sayede üretim sürecinde minimum kayıp yaşanmaktadır. İş gücüne sağladığı faydanın yanı sıra endüstriyel robotlar fabrikalarda ağır yükleri taşıma işini de üstlenerek insana duyulan iş gücünü azaltmakta ve oluşabilecek kazaları önlemektedir. Endüstriyel robotların yerini günümüzde İşbirlikçi (Kolaboratif) robotlar almaktadır. İşbirlikçi robotlar endüstriyel uygulamalarda çevresel güvenlik önlemlerine gerek duymadan insanlar ile birlikte uyum içerisinde bunun yanı sıra insan gücünün yaptığı işleri tek başına yapabilen robotlardır. Endüstriyel anlamda Kolaboratif Robotlar montaj, paketleme taşıma, kesme, delme ve kaynak gibi insanlar için tehlikeli görünen, işçi sağlığı açısından risk oluşturan faktörleri engellemek amacıyla kullanılmaktadır. Kolaboratif robotlar mevcut iş yükünü hafifletmek amacıyla endüstride kullanılmaktadır. Kolaboratif robotlar, kısaca Cobotlar, insan ile iş birliği içerisinde kullanılmaktadır. Özellikle ağır sanayide cobotların kullanımı gelişen teknoloji ile beraber üretim tesislerinde iş yükünün hafiflemesini, üretim hızı ve verimin artmasını, işçi sağlığı ve güvenliği açısından risk oluşturacak durumların ortadan kalkmasını sağlamaktadır. Bununla birlikte sağlık sektöründe cerrahi operasyon, rehabilitasyon amacıyla, inşaat sektöründe, kafe ve restoranlarda malzeme taşıma, paketleme, alma-bırakma gibi işlemlerde, halka açık alanlarda bilgi verme, yani insan-robot iş birliğinin olduğu her alanda kullanılabilen cobotlar, hızlı ve pratik çözümler sunmak için de geliştirilmeye açık mekanizmalardır. Cobotlar, yeniden programlanarak sadece bir görevi tekrarlamakla kalmayıp birden fazla işi yapabilmektedir. Cobotlar çeşitli yazılımlar sayesinde entegrasyon işlemi yapılarak simüle edilebilmektedir. Simülasyon sayesinde sanal gerçeklik ortamı kurularak robot-insan ve çevresel faktörler etkileri öngörülebilmektedir. Günümüzde en popüler oyun motoru olarak kullanılan Unity ile sanal gerçeklik ortamı kurularak çeşitli simülasyonlar yapılabilmektedir. Unity 3D sağladığı simülasyon ortamı sayesinde gerçeğe yakın sonuçlar vermesi ve çeşitli animasyon uygulamalarına sahip olması açısından robotik kontrol uygulamalarında tercih edilmektedir. Unity 3D ortamında yapılan simülasyonlar sayesinde saha ortamında robotların davranışı izlenebilir ve program içerisinde çeşitli algoritmalar oluşturularak robota farklı işlevler kazandırılabilmektedir.Robots are mechanisms that work by creating algorithms with control and perception systems related to mechanical and mechanical systems. Robots are a collection of mechanisms that make our daily lives easier and carry out the commands given to them in the order they are given. Robots implement the commands they receive by going through perception, planning and action processes. We can monitor robots remotely using a remote control or applications that can be downloaded to our mobile phones today. Nowadays, robots are used in many areas with the development of technology. For example, it is used in restaurants, shops and hospitals. Robots are mostly used in industry. Due to heavy working conditions in the production sector, industrial robots are used for worker health and safety. In this way, minimum loss occurs during the production process. In addition to the benefits they provide to the workforce, industrial robots also undertake the task of carrying heavy loads in factories, reducing human labor and preventing possible accidents. Industrial robots are now being replaced by Collaborative robots. Collaborative robots are used in industrial applications to prevent factors that pose a risk to human health, such as transportation, packaging, assembly, cutting and welding, in industrial areas, in harmony with humans or alone, without the need for environmental safety measures, and to alleviate the workload. Collaborative robots, briefly Cobots, are used in cooperation with humans. Especially in heavy industry, the use of cobots, along with developing technology, reduces the workload in production facilities, increases production speed and efficiency, and eliminates situations that may pose a risk to worker health and safety. In addition, cobots can be used in the health sector for surgical operations and rehabilitation purposes, in the construction industry, in operations such as material transportation, packaging, pick-up and drop-off in cafes and restaurants, and in providing information in public areas, that is, in all areas where human-robot cooperation occurs, to provide fast and practical solutions. They are mechanisms open to development. Cobots can not only repeat a task but also perform multiple tasks by reprogramming. Cobots can be simulated by integration with various software. Thanks to simulation, the effects of robot-human and environmental factors can be predicted by establishing a virtual reality environment. Various simulations can be made by establishing a virtual reality environment with Unity, which is used as the most popular game engine today. Unity 3D is preferred in robotic control applications because it provides realistic results and has various animation applications thanks to the simulation environment it provides. Thanks to simulations made in the Unity 3D environment, the behavior of robots in the field environment can be monitored and different functions can be provided to the robot by creating various algorithms within the program
Transcription and evaluation of the 438th register dated 1273 (1856-1857) in Istanbul
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Tarih Ana Bilim DalıTürk İslam devletlerinin en önemli örgün eğitim kurumu olan medreseler, Osmanlı Devleti'ne Selçuklulardan miras kalan bir sistem üzerine kurulmuştur. Devletin kuruluşundan XX. yüzyıla kadar da Osmanlı eğitim sisteminin önemli bir unsuru olmuştur. Bu çalışmamızda T.C. Cumhurbaşkanlığı Devlet Arşivleri Başkanlığı Osmanlı Arşivi'nde bulunan H. 1273 (M. 1856-1857) Tarihli İstanbul'daki 24-45 Numaralı Medreselerin Nüfus Defteri incelenmiş ve defterde elde edilen veriler değerlendirilmiştir. Tezin giriş bölümünde medreselerin tarihî süreç içerisinde geçirdiği gelişim ve dönüşüm üzerinden bilgiler verilmiştir. Birinci bölümde Osmanlı medrese teşkilatı hakkında bilgiler verilmiştir. İkinci bölümde Osmanlı Dönemi'ndeki medreselerin mevcudunun nasıl tespit edildiğine, Osmanlıdaki nüfus sayımları ve bu sayımların tutulduğu defterlere ve bu defterler içerisinde hususi olarak medreselerdeki mevcudun tespiti için tutulan defterlere dair bilgiler ve değerlendirmeler yapılmıştır. Üçüncü bölümde 438 Numaralı defterin transkripsiyonu ve değerlendirilmesi yapılmıştır. ANAHTAR KELİMELER: Âsitane, medrese, talebe, nüfus, yoklama defteriMadrasas, the most important formal educational institutions of Turkish Islamic states, were established on a system inherited from the Seljuks to the Ottoman Empire. They remained an important component of the Ottoman education system from the founding of the state until the 20th century. In this study, the Population Register of Medreses Nos. 24-45 in Istanbul, dated H. 1273 (M. 1856-1857), found in the Ottoman Archives of the Presidency of the Turkish Republic Presidential Archives, was examined and the data obtained from the register was evaluated. The introduction of the thesis provides information on the development and transformation of madrasas throughout history. The first chapter provides information on the Ottoman madrasa organisation. The second chapter contains information and evaluations on how the number of madrasas in the Ottoman period was determined, the population censuses in the Ottoman Empire, the registers in which these censuses were recorded, and the registers kept specifically for determining the number of madrasas. The third section contains a transcription and evaluation of Register No. 438. KEYWORDS: The center (Âsitane), madrasa, student, population, attendance boo
Classification of borehole waters in terms of potability by machine learning techniques
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim DalıSu, tüm canlıların hayatta kalması ve beslenmesi için temel bir gerekliliktir. Bu nedenle, su kalitesi dengesinin korunması çok önemlidir. Aksi takdirde, insanların sağlığına ciddi zararlar verebilir ve diğer türler arasındaki ekolojik dengeyi ciddi şekilde etkileyebilir. Su kalitesi gerek ekosistem ihtiyaçları gerekse sağlık, hijyen, gıda ve ekonomiyi doğrudan etkileyen kirlilik seviyeleri açısından dikkate alınması gereken önemli bir faktördür. Artan küresel su talebi, yeraltı suyu kaynaklarının aşırı kullanımına ve yeraltı suyu kalitesinin düşmesine neden olmaktadır. Jeolojik oluşumlar ve insan faaliyetlerinden önemli ölçüde etkilenen fiziksel ve kimyasal özellikler, yeraltı suyu kalitesinin nasıl değiştiğini belirtmektedir. Yeraltı suyu kaynak bilgilerinin doğru ve güvenilir bir şekilde değerlendirilmesi, yeraltı suyu kalitesinin etkin bir şekilde yönetilmesi için önemli bir unsurdur. Bu tez çalışmasında, su izleme uygulamalarında geleneksel analiz yöntemlerine alternatif olarak su kalitesini tahmin etmek için etkili bir yapay zeka tekniği olan Makine Öğrenmesi (ML) sınıflandırma algoritmaları kullanılarak artezyen sularının içilebilirk açısından sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda Elâzığ İl Özel İdaresinden temin edilen 30 adet içilebilir ve 30 adet içilemez olarak etiketlenmiş sondaj kuyularına ait su verileri Karar Ağaçları (DT), K En Yakın Komşu (KNN), Naive Bayes (NB), Rastgele Orman (RF) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmaları ile analiz edilmiştir. Veri setinin %80'i ML modellerinin eğitimi için, geri kalan %20'si ise test için kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, KNN algoritması %99,93 lük doğruluk oranı ile en iyi sınıflandırma performansını göstermiştir.Water is essential for the survival and sustenance of all living things. Therefore, it is very important to maintain the balance of water quality. Otherwise, it can cause serious harm to human health and seriously affect the ecological balance among other species. Water quality is an important factor to consider both in terms of ecosystem needs and pollution levels that directly affect health, hygiene, food and economy. Increasing global water demand is leading to over-exploitation of groundwater resources and degradation of groundwater quality. Physical and chemical properties, which are significantly influenced by geological formations and human activities, indicate how groundwater quality is changing. Accurate and reliable assessment of groundwater resource information is an important element for effective management of groundwater quality. Thesis study, Machine Learning (ML) classification algorithms, an effective artificial intelligence technique for predicting water quality as an alternative to traditional analysis methods in water monitoring applications, were used to classify artesian waters in terms of potability. In this context, 30 potable and 30 non-potable labeled borehole water data obtained from Special Provincial Administration of Elâzığ were analyzed with Decision Trees (DT), K Nearest Neighbor (KNN), Naive Bayes (NB), Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM) algorithms. 80% of the dataset was used for training ML models and the remaining 20% was used for testing. As a result of the study, the KNN algorithm showed the best classification performance with an accuracy of 99.93%
Lights-out manufacturing concept in industry 4.0 process and IoT-based remote control of robot arm
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim DalıGünümüzde Endüstri 4.0 süreci, üretim ve endüstriyel otomasyonun dijital dönüşümüyle birlikte, enerji verimliliği, operasyonel maliyetlerin azaltılması ve sürdürülebilir kalkınma hedeflerini destekleyen yenilikçi teknolojiler sunmaktadır. Karanlık fabrika kavramı, insan müdahalesini minimize ederek Nesnelerin İnterneti (IoT), yapay zekâ, büyük veri ve siber fiziksel sistemler gibi teknolojilerin üretim ortamlarında kullanılmasını temel almaktadır. Bu yenilikçi yaklaşımlar, kaynakların etkin kullanılmasını ve çevresel etkilerin azaltılmasını hedeflemektedir. Bu çalışma, ESP32 tabanlı bir robot kol prototipi geliştirerek IoT destekli uzaktan kontrol mekanizmalarını ele almaktadır. Robot kol, Wi-Fi bağlantısı ile komut alabilen, hassas servo motor kontrolü sağlayan bir sistem olarak tasarlanmıştır. Tasarlanan sistem, enerji verimliliğini optimize etmek, işletme maliyetlerini düşürmek ve üretim süreçlerini otomatikleştirmek için yenilikçi bir çözüm sunmaktadır. Akıllı fabrikalarda uygulama potansiyeline sahip olan bu prototip, üretim hatlarında esneklik, hız ve verimlilik sağlamaktadır. Ayrıca, akıllı şehir yaklaşımı da bu çalışmanın önemli bir başlığını oluşturmaktadır. Akıllı şehirler, IoT teknolojileri ile donatılmış altyapıları sayesinde enerji verimliliğini artırırken sürdürülebilir kentsel dönüşümü desteklemektedir. Bu kapsamda, veri analitiği, büyük veri ve dijital sinyalizasyon sistemleri ile trafik yönetimi, enerji tüketimi ve çevresel etkiler kontrol altına alınmaktadır. Akıllı şehir politikaları, kentsel planlamadan altyapı yönetimine kadar farklı alanlarda dönüşüme olanak sağlayarak geleceğe yönelik çözümler sunmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, Endüstri 4.0 ve akıllı şehir politikalarının etkileşiminde IoT destekli bir robot kol prototipinin teknik tasarım ve uygulama süreçlerini ortaya koymak ve bu teknolojilerin enerji verimliliği, maliyet azaltımı ve sürdürülebilirlik açısından etkilerini değerlendirmektir. Bu doğrultuda, proje, karanlık fabrikaların otomasyon seviyelerini artırmak ve modern endüstriyel uygulamalara ışık tutmak amacıyla önemli bir katkı sağlamaktadır.The Industry 4.0 process today introduces innovative technologies that support energy efficiency, reduction of operational costs, and sustainable development goals through the digital transformation of production and industrial automation. The concept of dark factories is based on minimizing human intervention by employing technologies such as the Internet of Things (IoT), artificial intelligence, big data, and cyber-physical systems in production environments. These innovative approaches aim to ensure efficient use of resources and reduce environmental impacts. This study addresses IoT-supported remote control mechanisms by developing a robotic arm prototype based on ESP32. The robotic arm is designed as a system capable of receiving commands via Wi-Fi and providing precise servo motor control. The designed system offers an innovative solution to optimize energy efficiency, reduce operational costs, and automate production processes. This prototype, with potential applications in smart factories, provides flexibility, speed, and efficiency in production lines. Additionally, the smart city approach constitutes a significant aspect of this study. Smart cities enhance energy efficiency and support sustainable urban transformation through infrastructures equipped with IoT technologies. In this context, traffic management, energy consumption, and environmental impacts are controlled through data analytics, big data, and digital signaling systems. Smart city policies enable transformations in various areas, from urban planning to infrastructure management, offering forward-looking solutions. The main objective of this study is to present the technical design and implementation processes of an IoT-supported robotic arm prototype in the interaction of Industry 4.0 and smart city policies and to evaluate the impacts of these technologies in terms of energy efficiency, cost reduction, and sustainability. Accordingly, the project makes a significant contribution to increasing the automation levels of dark factories and sheds light on modern industrial applications
Pre-earthquake kidney function is a predictor of outcomes in earthquake-related crush syndrome
No full textBackground The devastating earthquakes in Kahramanmara & scedil;, T & uuml;rkiye, in February 2024, caused extensive trauma and loss of lives, causing unique challenges in the management of earthquake-related crush syndrome. The current study investigates the prognostic value of pre-earthquake kidney function for mortality prediction in patients diagnosed with crush syndrome. Methods A multi-center retrospective analysis was performed using data from 469 patients treated at 46 nephrology clinics. Pre-earthquake Kidney function, defined by serum creatinine and estimated glomerular filtration rate (eGFR) levels, was obtained from pre-earthquake health records. Clinical findings, laboratory parameters, complications, and survival probabilities were analyzed. Multivariate Cox regression was used to identify independent predictors of in-hospital mortality. Results The mean age of participants was 42.56 +/- 16.92 years (Non-survivors: 50.46 +/- 20.03 years, Survivors: 42.34 +/- 16.80 years (p = 0.172)). The in-hospital mortality rate was 2.8%. Non-survivors exhibited significantly higher pre-earthquake creatinine levels than survivors (1.04 +/- 0.61 mg/dL vs. 0.77 +/- 0.33 mg/dL, p = 0.03), with lower eGFR (85.2 +/- 34.7 mL/min/1.73 m(2 )vs. 115.8 +/- 39.4 mL/min/1.73 m(2 ), p = 0.008). Compared with survivors, non-survivors had higher incidences of AKI (92.3% vs. 61.6%, p = 0.037) and more severe metabolic disturbances, including hyperkalemia (5.41 +/- 1.72 mmol/L vs. 5.13 +/- 0.98 mmol/L, p = 0.008). Regression analysis revealed that pre-earthquake creatinine (HR: 9.121, 95% CI: 2.686-30.970, p < 0.001) and potassium levels at admission (HR: 3.338, 95% CI: 1.540-7.232, p = 0.002) were independent predictors of mortality. Conclusions Pre-earthquake kidney function significantly predicts mortality in crush syndrome patients, highlighting the importance of baseline kidney assessment in disaster preparedness
Relationship between Cyberbullying, Victimization and Depression among High School Students in Turkiye
No full textObjective: This study aimed to investigate the relationship between depression, cyberbullying, and cybervictimization among high school students in the Diyarbakir region during the post-pandemic period of COVID-19. Materials and Methods: A total of 1,985 high school students (1,057 females and 928 males), aged 13 to 18, from the Diyarbakir province participated in this cross-sectional survey. Participants completed the Bullying and Cyberbullying Scale for Adolescents (BCS-A) and the Beck Depression Inventory (BDI). Sociodemographic characteristics and computer and internet usage behaviours were evaluated as factors influencing the scale scores. Results: Cyberbullying was found to be more prevalent among male students with higher access to digital devices (computers, phones, tablets) and longer internet use, particularly those whose mothers had higher education levels. Conversely, elevated BDI scores were observed among female students in the tenth grade who attended public schools, had more than four siblings, and had limited access to technological resources. Statistically significant positive correlations were identified between the BDI scores and both the bullying perpetration and victimization scores. Conclusion: This study highlights the growing impact of digital aggression on adolescent mental health in Turkiye and underscores the importance of targeted forensic-psychiatric screening and early preventive strategies in high school populations